Risk of bias in exercise science: A systematic review of 340 studies
Notice bibliographique
Résumé
Risk of bias can contribute to irreproducible science and mislead decision making. Analyses of smaller subsections of the exercise science literature suggest many exercise science studies have unclear or high risk of bias. The current review (osf.io/jznv8) assesses whether this unclear or high risk of bias is more widespread in the exercise science literature and whether this bias has decreased since the publication of the 1996 Consolidated Standards of Reporting Trials (CONSORT) guidelines. We report significant reductions in selection, performance, detection, and reporting biases in 2020 compared with 1995 in the 340 of 5,451 studies assessed using the Cochrane Risk of Bias tool. Despite these improvements, most 2020 studies still had unclear or high risks of bias. These results underscore the need for methodological vigilance, adherence to reporting standards, and education on experimental bias. Factors contributing to these improvements, such advancements in education and journal requirements, remain uncertain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,451 | 0,323 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,035 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».